Browsing by Author "Stehli, Pablo Tomás"

Filter results by typing the first few letters
Now showing 1 - 4 of 4
  • Thumbnail Image
    Item
    Estimación de las precipitaciones diarias de diseño en Argentina a partir de datos derivados de satélite
    (2023) Weber, Juan F.; Stehli, Pablo Tomás; Bogino Castillo
    Se presentan los resultados de la estimación de las precipitaciones diarias de diseño en Argentina para el 97 % del territorio nacional continental. Este análisis se basó en el procesamiento de los datos de precipitación derivados de satélite (DPDS) del producto CHIRPS (Climate Hazards Group InfraRed Precipitation with Station data), con una resolución espacial de 5 km y una cobertura temporal de 37 años. La extracción de los mapas de precipitación diaria máxima anual (pdMa) se efectuó por medio de códigos ad hoc desarrollados a través de la plataforma Google Earth Engine. Se compararon las series de pdMa provenientes de CHIRPS con las obtenidas a partir de 64 estaciones pluviométricas provistas por el Servicio Meteorológico Nacional (SMN), determinando las pendientes de la regresión lineal. Estos parámetros de la regresión fueron interpolados al territorio bajo estudio para corregir los mapas de pdMa. Los mapas corregidos se procesaron a través de códigos desarrollados en Python para asociar probabilidades empíricas de no excedencia y ajustar la distribución teórica óptima de probabilidades a cada uno de los 106 778 pixeles considerados. A partir de estos resultados se generaron mapas de precipitaciones diarias de diseño para periodos de retorno comprendidos entre 2 y 100 años. Los resultados se validaron contra 30 estaciones provenientes del Sistema Nacional de Información Hídrica, obteniéndose un acuerdo aceptable. Se considera que los resultados obtenidos serán de utilidad en tareas de diseño hidrológico, en especial en las regiones que carecen de registros pluviométricos adecuados para un análisis estadístico tradicional.
  • Thumbnail Image
    Item
    Estimación de las precipitaciones diarias de diseño en Argentina a partir de datos derivados de satélite
    (2023) Weber, Juan F.; Stehli, Pablo Tomás; Bogino Castillo, Gabriel A.
    Se presentan los resultados de la estimación de las precipitaciones diarias de diseño en Argentina para el 97 % del territorio nacional continental. Este análisis se basó en el procesamiento de los datos de precipitación derivados de satélite (DPDS) del producto CHIRPS (Climate Hazards Group InfraRed Precipitation with Station data), con una resolución espacial de 5 km y una cobertura temporal de 37 años. La extracción de los mapas de precipitación diaria máxima anual (pdMa) se efectuó por medio de códigos ad hoc desarrollados a través de la plataforma Google Earth Engine. Se compararon las series de pdMa provenientes de CHIRPS con las obtenidas a partir de 64 estaciones pluviométricas provistas por el Servicio Meteorológico Nacional (SMN), determinando las pendientes de la regresión lineal. Estos parámetros de la regresión fueron interpolados al territorio bajo estudio para corregir los mapas de pdMa. Los mapas corregidos se procesaron a través de códigos desarrollados en Python para asociar probabilidades empíricas de no excedencia y ajustar la distribución teórica óptima de probabilidades a cada uno de los 106 778 pixeles considerados. A partir de estos resultados se generaron mapas de precipitaciones diarias de diseño para periodos de retorno comprendidos entre 2 y 100 años. Los resultados se validaron contra 30 estaciones provenientes del Sistema Nacional de Información Hídrica, obteniéndose un acuerdo aceptable. Se considera que los resultados obtenidos serán de utilidad en tareas de diseño hidrológico, en especial en las regiones que carecen de registros pluviométricos adecuados para un análisis estadístico tradicional.
  • Thumbnail Image
    Item
    Mapas de influencia del núcleo de tormenta sobre el caudal y tiempo pico: caso cuenca del río de La Suela
    (2014-05-16) Weber, Juan F.; Stehli, Pablo Tomás; Weber, Juan F.; Stehli, Pablo Tomás
    Se presenta la aplicación del modelo hidrológico distribuido TREX, para obtención de la variabilidad en la respuesta de la cuenca del río La Suela (pcia. de Córdoba) para distintas posiciones del núcleo de la tormenta. Este tipo de resultados sólo son viables en modelos distribuidos como TREX, ya que los modelos agregados (de uso general en la aplicación ingenieril) no pueden considerar la variabilidad espacial, tanto de las propiedades de la cuenca como de la propia tormenta. La cuenca del río La Suela se encuentra ubicada totalmente en la provincia de Córdoba. Tiene una superficie de 131,8 km² comprendida entre los 900 y los 2200 msnm. La cuenca está localizada en el núcleo central de las Sierras Pampeanas. Hidrográficamente el río de La Suela es tributario del Anizacate, afluente a su vez del Xanaes o Río Segundo. Se utilizó una clasificación de los tipos de suelo de la cuenca según el origen de los materiales de superficie: rocas graníticas, metamórficas o sedimentos aluvionales. Desde el punto de vista del uso del suelo, se clasificó en 5 tipos, según la especie y porcentaje de la cobertura vegetal. Los procesos hidrológicos considerados por el modelo incluyen la precipitación, intercepción, infiltración, almacenamiento en depresiones, flujo terrestre hortoniano y el flujo en los canales. Las pérdidas por intercepción se restan de la precipitación para determinar la precipitación neta que llega a la superficie de la tierra. La infiltración es simulada con las relaciones de Green y Ampt. El flujo superficial se rige por la ecuación de conservación de masa y de momento (St. Venant - onda difusiva) en dos dimensiones. El flujo en los cauces también se rige por la misma ecuación, pero en una dimensión. La cuenca se discretiza en una malla regular de pixeles, de 90 x 90 m. Los parámetros del modelo fueron los ajustados en base a información histórica de precipitaciones y caudales, en trabajos previos. La tormenta hipotética tuvo las siguientes características: una duración de 3 horas, una lámina total de 50 mm distribuida según un diagrama trapecial, un abatimiento areal dado por el modelo CoDA (Caamaño y Dasso, 2003) según un patrón circular. El centro de este patrón o núcleo de tormenta fue sistemáticamente posicionado en cada uno de los 17844 pixeles que constituyen la cuenca; obteniéndose, y asociándose a dicho pixel, el caudal pico Qp y el tiempo de ocurrencia del pico tp del hidrograma de crecidas resultante. Esto genera dos mapas, denominados “mapas de influencia” del núcleo de tormenta sobre Qp y tp. Del análisis de estos mapas se concluye que existe una región central de la cuenca que maximiza la respuesta de la misma en términos de la magnitud del caudal pico (alcanzando su máximo absoluto en el sector NNW), disminuyendo esta respuesta en las zonas más cercanas o más alejadas a la sección de cierre; en tanto que en relación al tiempo de ocurrencia del pico, la respuesta más rápida se obtiene con núcleos de tormenta cercanos a dicha sección. Los resultados de este trabajo pueden replicarse en otras cuencas de la zona, lo que permitiría eventualmente detectar comportamientos similares regionalmente escalables.
  • Thumbnail Image
    Item
    Precipitaciones diarias de diseño para la Argentina obtenidas a partir de datos derivados de satélite.
    (Univesidsad Tecnológica Nacional., 2023) Weber, Juan Francisco; Stehli, Pablo Tomás; Bogino Castillo, Gabriel Alejandro
    En la Ingeniería de los Recursos Hídricos, se denominan lluvias de diseño a eventos pluviales idealizados que reflejan las exigencias de origen hidrometeorológico a las que se verían sometidas las obras de infraestructura bajo un cierto nivel de riesgo (Caamaño y Dasso, 2003). Se caracterizan a través de tres componentes: su duración, su intensidad y su probabilidad de no excedencia, y surgen del análisis estadístico de series de valores extremos. En Argentina como en otros países, las mediciones diarias de precipitación son llevadas a cabo mediante el empleo de estaciones pluviométricas de superficie. Como resultado, el conjunto de observaciones puntuales a veces no representa adecuadamente la variabilidad espacio-temporal de los sistemas precipitantes, lo cual hace necesario la incorporación de otras fuentes de medición que puedan mejorar este aspecto (Vidal et al., 2011).